智能影像行业研究报告 2018 年 12 月 1 研究方法 信息来源 本报告中的数据除特殊说明外均来自于私募通,私募通的数据有三个来源,市场调研、 访谈以及专业网站或政府官方网站中的数据或资料。市场调研是基础数据的主要来源。市场 调研的对象是在中国拥有突出地位和活跃投融资记录的股权投资机构,包括天使投资人、早 期投资机构、创业投资机构、私募股权投资机构等。2017 年,调研覆盖了在中国大陆地区 从事创投活动的大部分中外股权投资机构和法律及审计服务提供商,并在调研中使用了普查 法和重点调查法相结合的方式。访谈或电话访谈的对象包括对某些机构和个人,用于收集被 访者所在机构的投资情况。除了通过上述两种方式获得直接信息之外,私募通也从一些专业 网站或政府官方网站中获得二手数据或资料,在对这些数据进行真实性确认后纳入统计。 研究范围 本报告的研究范围仅限于智能影像行业,主要涉及人工智能、计算机视觉及智能影像相 关应用领域的市场规模、竞争格局和商业模式的研究。 名词释义 除非本报告明确另有所指,以下词语在本报告中具有如下含义: 名词 释义 商汤科技 北京市商汤科技开发有限公司 旷视科技 北京旷视科技有限公司 依图科技 上海依图网络科技有限公司 影谱科技 北京影谱科技股份有限公司 腾讯 深圳市腾讯计算机系统有限公司 新东方 北京新东方教育科技(集团)有限公司 好未来 北京世纪好未来教育科技有限公司 深兰科技 深兰科技(上海)有限公司 深睿医疗 北京深睿博联科技有限责任公司 2 名词 释义 星行科技 深圳星行科技有限公司 钛米机器人 上海钛米机器人科技有限公司 当红齐天 北京当红齐天国际文化发展集团有限公司 3 摘 要 智能影像是继图像识别后的又一大计算机视觉应用爆发点。目前,计算机视觉技术中, 图像识别主要是基于静态图像的识别、分析和应用,未来技术和应用的重点将转向动态图像 技术,即视频的智能化获取、识别及处理,最终实现视频的智能化生产。目前,智能影像技 术已经在智能营销、游戏 AI 引擎、交通安防、无人机、自动驾驶等场景下进行了广泛的应 用。 智能影像行业的发展与人工智能,尤其是计算机视觉技术息息相关,从产业链结构来 看,可以分为技术层和应用层两大部分。从技术角度看,智能影像主要依托于人工智能的 基础硬件和算法模型,核心是计算机视觉技术对图像和视频的获取、分析和处理能力。根据 Gartner 的 2018 年人工智能优先级矩阵,计算机视觉技术获得主流接受的年数为 2 至 5 年, 大规模应用的时代即将到来。随着人工智能技术与实体产业的不断融合发展,计算机视觉算 法的图像识别能力越来越强,各国也陆续涌现了一大批优秀的计算机视觉公司。从应用角度 看,智能影像在多个垂直行业有广泛的应用前景。目前,智能影像已经与文娱、教育、医疗 等行业深度融合,形成切实有效的落地方案,体现了强大的商业化能力,比如:影谱科技主 导的 AI+大文娱领域,众多科技巨头和创业公司布局的医疗影像 AI 领域等。 智能影像行业处于起步阶段,市场发展空间巨大,目前各细分领域竞争格局未定,商 业模式处于探索期。计算机视觉技术是智能影像行业的核心技术基础,数据显示,2017 年 基于人工智能的计算机视觉全球市场规模为 23.7 亿美元,预计 2023 年会达到 253.2 亿美元, 预测期内的复合年增长率为 47.54%。从技术水平来看,国内厂商在人脸识别领域处于国际 4 领先地位。而综合各细分领域热度来看,目前人脸识别是计算机视觉领域的竞争热点,金融、 安防领域的人脸识别为重点布局场景。应用场景方面,我们选取文娱、教育和医疗三个领域 进行分析,文娱行业又细分智能营销和游戏两个方向,分别从市场规模、竞争格局和商业模 式三个维度展开,得出相应的结论。 典型企业研究方面,我们选取了现阶段智能影像领域的典型企业商汤科技、旷视科技, 以及影谱科技三家,分别从股权结构、核心团队、商业模式、产品布局和融资情况五个方 面进行比较。商汤科技估值约 60 亿美元,在高校资源方面具备先天优势,自主研发了原创 深度学习平台 Parrots,和高通开展“算法+硬件”形式的合作,从人脸识别切入,在安防、 手机、社交、自动驾驶等诸多需要大量进行人脸识别的领域抢占市场。旷视科技估值约 60 亿美元,确立了“技术和场景双轮交替驱动”的商业模式,在消费、公共和商业 IoT(物联 网)三大市场发力,研发的人脸识别技术,图像识别技术,智能视频云产品,智能传感器产 品,智能机器人产品已经广泛应用于金融、手机、安防、物流、零售等领域。影谱科技估值 近 100 亿人民币,凭借在人工智能、计算机视觉、视频结构化、深度学习、大数据等领域的 技术优势,致力于为文化、新零售、教育、体育等行业提供基于智能影像生产技术的商业化 综合服务,带动科研技术转化为实际经济增长力,同时挖掘人工智能及视觉技术的多维度应 用价值,拓展商业边界。 2017 年到 2018 年上半年, 智能影像行业融资情况良好, 主要融资案例发生在 B 轮之前, 地域分布上以北京市为主, 细分领域上计算机视觉技术和医疗领域案例较多。2017 年到 2018 年上半年,我国人工智能领域共发生 771 笔投资,总金额达 1,234.26 亿元人民币。其中, 智能影像领域的案例数在总案例数中的比例始终保持在二成到五成左右。从融资阶段方面看, 智能影像领域的融资案例主要发生在 B 轮之前。2017 年到 2018 年上半年,一共有 150 个智 能影像领域的企业获得了融资,从地域分布上看,65 个企业注册于北京市,约占四成。从 被投企业的设立时间来看,2017 年至 2018 年上半年之间获得投资的智能影像企业主要成立 于 2015 年至 2017 年,约占三分之二。从案例数量上看,智能影像领域的投资案例中,计 算机视觉技术服务的案例最多,约占四分之一,其次是医疗领域的案例,约占五分之一,再 其次是交通和安防领域的案例,约占五分之一。 随着人工智能进入普及期,智能影像行业将迎来整合潮,政企合作仍是主流趋势。智 能影像行业发展仍面临诸多问题,比如:人工智能的算力和算法仍未取得根本性突破,计算 机视觉技术背后有很多认知问题需要解决,智能影像技术真正要落地仍面临数据标准化问题 等多重挑战,主流团队技术差距逐渐缩小,应用场景又相对集中,整个行业面临较大竞争压 5 力。未来 5-10 年将是人工智能的快速发展和普及期,不仅有国家政策的加持,技术领域的 不断突破更是行业发展的强大助推器,智能影像与应用场景的结合,离不开技术提供方和传 统厂商的通力合作,双方资源优势互补,致力于给用户提供更好的垂直行业解决方案,智能 影像主流厂商正加快与政企单位合作,共同推动 AI 影像技术在应用场景的落地。目前文娱 领域是智能影像商业化程度最为领先的行业,同时也正在快速向教育、医疗、交通、零售、 移动互联网应用、工业检测等场景渗透。 6 目 录 研究方法.......................................................................................................................... 2 信息来源 ....................................................................................................................... 2 研究范围 ....................................................................................................................... 2 名词释义 ....................................................................................................................... 2 摘 要 ............................................................................................................................... 4 目 录 ............................................................................................................................... 7 第一章 智能影像行业概述 ............................................................................................. 15 第一节 智能影像行业相关概念 ................................................................................... 15 第二节 智能影像行业政策环境 ................................................................................... 16 第三节 智能影像产业链情况 ...................................................................................... 20 一、智能

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本文档由 帮主2019-07-14 10:16:29上传分享
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